本帖最后由 Felix.Li 于 2023-1-5 19:11 编辑
2020年，注定是不平凡的一年。一场突如其来的疫情，打破了新年的喧嚣与美好。灾难面前，无人例外。而过往所有的不甘与失落，在生死面前也都显得微不足道。幸好在我们国家领导人的英明决策下，疫情得到了很好的控制。转眼2020年已过半，生活还要继续向前，用数据可视化来分析总结一下已过去的上半年，好好规划一下下半年的生活。通过日历热力图将会大幅提升您的分析效率。
日历热力图：顾名思义，是热力图与日历图组合在一起的产物，英文名称是Calendar Heatmap。这是一种双变量图，由时间变量和另一种变量组成，其具体形式则是由小色块群有序且紧凑地以日历格式组成的图表，每个小色块代表时间变量（一天），而小色块颜色则代表另一种变量，每个小色块都跟根据另一种变量的值进行颜色编码。其中，另一种变量的类型可以是定类/定序数据，也可以是定比/定距数据。日历热力图，想必有不少朋友见识过，它能比较清晰的反映出在一段日期内的数值分布情况，有利于分析人员在时间跨度上对某些数据进行对比分析。
2020年要注重锻炼身体，身体健康是第一位的，下面我们就用日历热力图来分析一下2020年到目前为止每日的运动步数，话不多说，先上效果瞅一瞅：
在上图图例中，对每日行走的步数进行了颜色编码，青色蓝色表示当日步数较少，黄色到紫色表示当日步数较多，通过这种颜色的变化，在视觉上发挥强调作用，能够直观的反应我们每日的锻炼步数。日历热力图擅长展示在长时间过程内（例如年或月），某种变量变化过程的可视化，当您想要说明某些数量如果根据星期几或其它随时间变化的趋势而变化时，您不妨试一试。
而且日历热力图不仅可以展示一年的数据，也可以将多年的数据组合在一起展示，例如下图展示北京市的空气质量，在2018年1月至2020年8月间，PM2.5指数的变化情况，其配色与空气污染预警的等级相呼应。
使用日历热力图，我们可以生动的展示在某一段时间内，我们每天的步行长度，每天的消费情况，某个API的每日调用情况等等；也可以帮助我们规划在未来的一段时间内，每天要背多少单词，做多少健身活动等；
那么如何才能做出日历热力图呢，使用嵌入式商业智能 Wyn Enterprise 就可以轻松完成，准备好要展示的数据，拖动简单的拖拉拽就可以实现这样一个日历热力图，您还可以自定义配色哦！
比如统计每天的步数，我们的原始数据准备如下：
Wyn Enterprise是一款嵌入式BI软件，支持丰富的数据源类型，无论是数据库、Excel文件或者API数据均能连接，通过Wyn Enterprise连接好我们准备的数据，然后就可以进行展示。
如下是通过Wyn Enterprise实现这样一个日历热力图，纯在线式设计，拖拉拽操作；并且日期字段也会自动识别拆分为年，月，日，周，季度等等，非常的轻松方便：
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